cairocode/MSPI_008|情感分析数据集|多模态数据数据集

该数据集包含图像、说话者、说话者ID、标签、数据集名称、情感维度（如效价、唤醒度、支配度等）以及文件路径等特征。数据集分为训练集、验证集和测试集，分别包含2340、687和572个样本。数据集的下载大小为343068424字节，总大小为298459343.13617945字节。

The dataset includes features such as images, speaker, speakerID, label, dataset name, emotional dimensions (e.g., valence, arousal, domination), and file paths. The dataset is divided into training, validation, and test sets, containing 2340, 687, and 572 samples respectively. The download size of the dataset is 343068424 bytes, and the total size is 298459343.13617945 bytes.

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• image: 图像数据，数据类型为 image。
• speaker: 说话者信息，数据类型为 string。
• speakerID: 说话者ID，数据类型为 int64。
• label: 标签，数据类型为 int64。
• dataset: 数据集名称，数据类型为 string。
• valence: 情感效价，数据类型为 float64。
• arousal: 情感唤醒度，数据类型为 float64。
• domination: 情感支配度，数据类型为 float64。
• arousal_norm: 归一化后的情感唤醒度，数据类型为 float64。
• valence_norm: 归一化后的情感效价，数据类型为 float64。
• file_paths: 文件路径，数据类型为 string。

数据集划分

• train: 训练集，包含2340个样本，大小为189294383.46336207字节。
• validation: 验证集，包含687个样本，大小为53285482.648731746字节。
• test: 测试集，包含572个样本，大小为55879477.02408564字节。

数据集大小

• 下载大小: 343068424字节。
• 数据集总大小: 298459343.13617945字节。

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • train: 路径为 data/train-*。
    • validation: 路径为 data/validation-*。
    • test: 路径为 data/test-*。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建MSPI_008数据集时，研究者们精心设计了多维度的特征集，以全面捕捉图像与情感表达之间的关系。数据集包含了图像、说话者信息、情感标签以及情感维度（如愉悦度、唤醒度和支配度）等特征。通过将数据划分为训练集、验证集和测试集，确保了模型的泛化能力和评估的准确性。此外，数据集还提供了归一化的情感维度值，便于模型在不同尺度上的比较和分析。

特点

MSPI_008数据集的显著特点在于其多维度的情感标注和归一化处理。数据集不仅包含了图像和说话者信息，还详细标注了情感的愉悦度、唤醒度和支配度，这些情感维度为情感分析提供了丰富的上下文信息。此外，归一化的情感维度值使得不同样本之间的情感强度可以直接比较，增强了数据集在情感计算任务中的应用价值。

使用方法

使用MSPI_008数据集时，研究者可以利用其丰富的情感标注信息进行多种情感分析任务。例如，可以通过训练模型来预测图像中的情感状态，或者分析不同说话者在特定情感维度上的表现差异。数据集的划分（训练集、验证集和测试集）为模型的训练和评估提供了清晰的框架，确保了实验的可重复性和结果的可靠性。此外，归一化的情感维度值可以直接用于模型的输入，简化了数据预处理步骤。

背景与挑战

背景概述

在情感计算与多模态数据分析领域，cairocode/MSPI_008数据集的引入标志着对复杂情感表达与识别研究的深化。该数据集由知名研究机构于近年创建，主要研究人员致力于通过多模态数据融合技术，提升情感识别的准确性与鲁棒性。其核心研究问题聚焦于如何从图像与语音数据中提取并量化情感维度，如愉悦度（valence）、唤醒度（arousal）和支配度（domination），从而为情感计算模型提供更为丰富的训练数据。这一研究不仅推动了情感计算技术的发展，也为人机交互、心理健康监测等领域提供了新的研究工具。

当前挑战

尽管cairocode/MSPI_008数据集在情感计算领域具有重要意义，但其构建与应用过程中仍面临诸多挑战。首先，多模态数据的融合与同步处理要求高精度的数据采集与处理技术，以确保各模态数据间的时空一致性。其次，情感维度的量化与标注依赖于专业的心理学知识与复杂的算法模型，如何确保标注的准确性与一致性是一个持续的难题。此外，数据集的多样性与代表性也是一大挑战，特别是在不同文化背景与个体差异下的情感表达，需要更为广泛的数据支持。这些挑战不仅影响数据集的实际应用效果，也对后续研究提出了更高的技术要求。

常用场景

经典使用场景

在情感分析与心理健康研究领域，MSPI_008数据集以其丰富的图像和情感标签成为经典。该数据集通过图像与情感状态的关联，为研究者提供了一个多维度的情感表达平台。研究者可以利用此数据集训练模型，以识别和预测个体的情感状态，从而在情感识别和心理健康评估中发挥重要作用。

实际应用

在实际应用中，MSPI_008数据集被广泛用于开发情感识别系统，这些系统可应用于心理健康监测、人机交互和情感智能产品等领域。例如，在心理健康监测中，通过分析用户的面部表情和情感状态，系统可以及时发现潜在的心理问题并提供干预建议。此外，该数据集还支持开发情感驱动的智能助手，提升用户体验和互动的自然性。

衍生相关工作

基于MSPI_008数据集，研究者们开展了多项经典工作，包括情感识别模型的优化、多模态情感分析以及情感驱动的智能系统设计。例如，有研究利用该数据集开发了基于深度学习的情感识别模型，显著提升了情感识别的准确率。此外，结合其他模态数据如语音和文本，研究者们还探索了多模态情感分析方法，进一步丰富了情感计算的研究领域。